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多元判别分析例题,spss判别分析例题及结果分析

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【多元判别分析例题,spss判别分析例题及结果分析】SPSS判别分析判别分析，又称“判别法”，属于一个研究对象根据其各种特征值判别其类型情况下的分类 。判别 分析中国科学大百科:判别 分析，判别分析判别Method判别Method是确定待判断样本属于哪一组的方法，根据数据的性质可分为参数法和非参数法，或定性数据 。

1、 多元统计!!!急求!1 。Factor分析Model Factor分析Method是一种多元统计方法，它从研究变量的内在相关性出发，将一些关系复杂的变量简化为少数几个综合因素 。它的基本思想是将观察到的变量进行分类，把它们放在一个相关性高的类别中，即联系紧密的类别中，而不同类别的变量之间的相关性较低，所以每一类变量实际上都代表了一个基本结构，即一个公共因子 。所研究的问题是试图用公因子和特因子的最少数量的不可测的所谓线性函数之和来描述原始观测值的各个分量 。

2、SPSS 判别 分析判别分析，又称“分辨法”，是以某一研究对象的各种特征值为基础的多元统计方法判别其类型 。Ya1x1 a2x2anxn(a1为系数，xn为变量) 。事先非常清楚，为了从已知样本中训练判别函数 ， 有几个类别 。1.它们各自的变量是连续的或有序的分类变量 。2.自变量和因变量符合线性假设 。3.各组协方差矩阵相等 ， 类似于方差分析中的方差 。4.变量是独立且共线的 。注意:违反条件影响不大，主要看 。2.寻找潜在客户等 。1.最大似然法适用于自变量为分类变量的情况，计算这些情况的概率组合 。根据这些组合的大小，判别2 。Distance 判别求新样本与各类别重心的距离 ， 适用于自变量为连续变量的情况 。对变量的分布类型没有严格的要求 。3.Fisher 判别方法与主成分分析相关，对分布和方差没有限制 。根据类别间最大差异原则提取公因子，然后使用判别 4 。贝叶斯- 。

3、 多元统计 分析的图书信息Title:多元Statistics分析通过案例描述各种方法在SPSS软件中的实现过程，达到简单易懂的目的；每章之后都有一定数量的习题 ， 方便自学；最后给出两道综合模拟题，测试读者的学习效果 。

4、 判别 分析的应用科普中国科学大百科:判别 分析 。它广泛应用于气候分类、农业区划和土地类型划分 。在市场调查中，一般根据事先确定的因变量(如主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或出租、电视观众和非电视观众) ， 找出相应处理的区别特征 。在判别 分析中，因变量是类别数据，类别有多少就有多少 。自变量通常是可测量的数据 。通过判别 分析，可以建立一个能最大程度区分因变量类别的函数 ， 考察自变量组间差异是否显著，判断哪些自变量对组间差异的贡献最大，评价分类程度，根据自变量的值对样本进行分类 。

5、 判别 分析的 判别方法 判别 Method是确定待判断样本属于哪一组的方法 。可分为参数法和非参数法，也可根据数据的性质分为定性数据判别-3/和定量数据判别等 。这里给出的分类主要是根据采用的判别准则来划分几种常见的方法 。除最大似然法外，其他方法都适用于连续数据 。1)极大似然法:用于所有自变量都是分类变量的情况 。该方法基于独立事件概率的乘法定理，根据训练样本信息得到样本被归入任意类别的概率 。
2) Distance 判别:基本思想是有训练样本得到每个类别的重心坐标，然后计算新样本到每个类别重心的距离，这样就可以把它们归入最近的类别 。即根据病例与母亲的距离判别，最常用的距离是马氏距离，偶尔也会用到欧氏距离 。Distance 判别直观简单，适用于自变量均为连续变量时的分类，对变量的分布类型没有严格要求，特别是总协方差矩阵的相等性 。

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